[发明专利]星用太阳电池在轨性能退化预测方法

权利要求书

1.一种星用太阳电池在轨性能退化预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：根据太阳电池的结构和布局，选取表征太阳电池性能衰减特征参数的电流值遥测数据原码和电池片温度遥测数据原码；

步骤2：原码数据处理：将电流值遥测数据原码和电池片温度遥测数据原码转化为物理量，分析整理转化后数据，对于缺失的数据采用均值插补的方法进行补充，形成电流值遥测数据；

步骤3：遥测数据分析：引入太阳入射角，当太阳光与太阳电池所在平面不垂直时，太阳电池的电路发生变化，具有如下关系：

I_max＝I/cosθ

式中，I_max为垂直光照角下的电流，I为实际测得的标准片电流，即电流值遥测数据，θ为太阳入射角，即太阳入射方向与太阳电池表面法向的夹角；

取至少一年内电流值遥测数据进行分析，计算等效垂直光照角下的电流值；

步骤4：选取幂函数模型作退化建模分析：幂函数模型如下：

D(t)=Imax=(a+b·tc)·(S0+d·cos(α+2·πTt)S0)+ϵ]]>

式中，D(t)为垂直光照角下电流，即I_max，a+b·t^c表示电流的衰退规律，为太阳辐照强度影响系数，S₀＝1353w/m²，T＝365天，ε～N(0，σ²)表示ε服从标准正太分布，t为在轨天数，a、b、c、d、α分别为模型参数，a＞0，b＜0，c＜1，d和α表示同一个参数；其中，a表示t＝0时的电流；b表示一天的电流衰减率；c为t变化的指数参数；d和α均表示太阳辐射强度的周期变化的参数；

定义残差平方和RSS，建立太阳电池在轨退化预测模型：

RSS=Σi=1n(D(ti)-(a+b·tic)·S0+d·cos(α+2·πTti)S0)2=Σi=1nϵi2]]>

将电流值遥测数据和电池片温度遥测数据代入幂函数模型，令RSS最小的情况下计算模型参数a、b、c、d、α，对太阳电池在轨性能退化进行预测。